arXivAI 研究
去中心化 SGD 克服重尾雜訊:梯度裁剪如何實現最佳收斂與線性加速
Clipped Decentralized SGD: Achieving Optimal Convergence and Linear Speed-Up Under Heavy-Tailed Noise
本研究證明了在重尾雜訊下,採用梯度裁剪的去中心化 SGD(DSGD)能達到最佳收斂率,並在非凸優化中首次實現了隨節點數量增加的線性加速。
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Clipped Decentralized SGD: Achieving Optimal Convergence and Linear Speed-Up Under Heavy-Tailed Noise
本研究證明了在重尾雜訊下,採用梯度裁剪的去中心化 SGD(DSGD)能達到最佳收斂率,並在非凸優化中首次實現了隨節點數量增加的線性加速。